Elasticsearch与Solr优缺点比较

Elasticsearch简介

Elasticsearch是一个实时的分布式搜索和分析引擎。它可以帮助你用前所未有的速度去处理大规模数据。

它可以用于全文搜索，结构化搜索以及分析，也可以将这三者进行组合。

Elasticsearch是一个建立在全文搜索引擎 Apache Lucene™ 基础上的搜索引擎，可以说Lucene是当今最先进，最高效的全功能开源搜索引擎框架。

但是Lucene只是一个框架，要充分利用它的功能，需要使用JAVA，并且在程序中集成Lucene。需要很多的学习了解，才能明白它是如何运行的，Lucene确实非常复杂。

Elasticsearch使用Lucene作为内部引擎，但是在使用它做全文搜索时，只需要使用统一开发好的API即可，而不需要了解其背后复杂的Lucene的运行原理。

当然Elasticsearch并不仅仅是Lucene这么简单，它不但包括了全文搜索功能，还可以进行以下工作:

分布式实时文件存储，并将每一个字段都编入索引，使其可以被搜索。

实时分析的分布式搜索引擎。

可以扩展到上百台服务器，处理PB级别的结构化或非结构化数据。

这么多的功能被集成到一台服务器上，你可以轻松地通过客户端或者任何你喜欢的程序语言与ES的RESTful API进行交流。

Elasticsearch的上手是非常简单的。它附带了很多非常合理的默认值，这让初学者很好地避免一上手就要面对复杂的理论，

它安装好了就可以使用了，用很小的学习成本就可以变得很有生产力。

随着越学越深入，还可以利用Elasticsearch更多高级的功能，整个引擎可以很灵活地进行配置。可以根据自身需求来定制属于自己的Elasticsearch。

使用案例：

维基百科使用Elasticsearch来进行全文搜做并高亮显示关键词，以及提供search-as-you-type、did-you-mean等搜索建议功能。

英国卫报使用Elasticsearch来处理访客日志，以便能将公众对不同文章的反应实时地反馈给各位编辑。

StackOverflow将全文搜索与地理位置和相关信息进行结合，以提供more-like-this相关问题的展现。

GitHub使用Elasticsearch来检索超过1300亿行代码。

每天，Goldman Sachs使用它来处理5TB数据的索引，还有很多投行使用它来分析股票市场的变动。

但是Elasticsearch并不只是面向大型企业的，它还帮助了很多类似DataDog以及Klout的创业公司进行了功能的扩展。

Elasticsearch的优缺点：

优点

Elasticsearch是分布式的。不需要其他组件，分发是实时的，被叫做”Push replication”。

Elasticsearch 完全支持 Apache Lucene 的接近实时的搜索。

处理多租户不需要特殊配置，而Solr则需要更多的高级设置。

Elasticsearch 采用 Gateway 的概念，使得完备份更加简单。

各节点组成对等的网络结构，某些节点出现故障时会自动分配其他节点代替其进行工作。

缺点

只有一名开发者（当前Elasticsearch GitHub组织已经不只如此，已经有了相当活跃的维护者）

还不够自动（不适合当前新的Index Warmup API）

Solr

Solr（读作“solar”）是Apache Lucene项目的开源企业搜索平台。其主要功能包括全文检索、命中标示、分面搜索、动态聚类、数据库集成，以及富文本（如Word、PDF）的处理。Solr是高度可扩展的，并提供了分布式搜索和索引复制。Solr是最流行的企业级搜索引擎，Solr4 还增加了NoSQL支持。

Solr是用Java编写、运行在Servlet容器（如 Apache Tomcat 或Jetty）的一个独立的全文搜索服务器。 Solr采用了 Lucene Java 搜索库为核心的全文索引和搜索，并具有类似REST的HTTP/XML和JSON的API。Solr强大的外部配置功能使得无需进行Java编码，便可对 其进行调整以适应多种类型的应用程序。Solr有一个插件架构，以支持更多的高级定制。

因为2010年 Apache Lucene 和 Apache Solr 项目合并，两个项目是由同一个Apache软件基金会开发团队制作实现的。提到技术或产品时，Lucene/Solr或Solr/Lucene是一样的。

Solr的优缺点

优点

Solr有一个更大、更成熟的用户、开发和贡献者社区。

支持添加多种格式的索引，如：HTML、PDF、微软 Office 系列软件格式以及 JSON、XML、CSV 等纯文本格式。

Solr比较成熟、稳定。

不考虑建索引的同时进行搜索，速度更快。

缺点

建立索引时，搜索效率下降，实时索引搜索效率不高。

Elasticsearch与Solr的比较

当单纯的对已有数据进行搜索时，Solr更快

当实时建立索引时, Solr会产生io阻塞，查询性能较差 。

实时建立索引 Elasticsearch具有明显的优势

随着数据量的增加，Solr的搜索效率会变得更低，而Elasticsearch却没有明显的变化。

随数据量的增加 搜索效率会变得更低

综上所述，Solr的架构不适合实时搜索的应用。

实际生产环境测试

下图为将搜索引擎从Solr转到Elasticsearch以后的平均查询速度有了50倍的提升。

Elasticsearch与Solr的比较总结：

二者安装都很简单；

Solr 利用 Zookeeper 进行分布式管理，而 Elasticsearch 自身带有分布式协调管理功能;

Solr 支持更多格式的数据，而 Elasticsearch 仅支持json文件格式；

Solr 官方提供的功能更多，而 Elasticsearch 本身更注重于核心功能，高级功能多有第三方插件提供；

Solr 在传统的搜索应用中表现好于 Elasticsearch，但在处理实时搜索应用时效率明显低于 Elasticsearch。

Solr 是传统搜索应用的有力解决方案，但 Elasticsearch 更适用于新兴的实时搜索应用。

其他基于Lucene的开源搜索引擎解决方案

直接使用Lucene

说明：Lucene 是一个 JAVA 搜索类库，它本身并不是一个完整的解决方案，需要额外的开发工作。

优点：成熟的解决方案，有很多的成功案例。apache 顶级项目，正在持续快速的进步。庞大而活跃的开发社区，大量的开发人员。它只是一个类库，有足够的定制和优化空间：经过简单定制，就可以满足绝大部分常见的需求；经过优化，可以支持 10亿+ 量级的搜索。

缺点：需要额外的开发工作。所有的扩展，分布式，可靠性等都需要自己实现；非实时，从建索引到可以搜索中间有一个时间延迟，而当前的“近实时”(Lucene Near Real Time search)搜索方案的可扩展性有待进一步完善

作者：歌当对酒
链接：https://www.jianshu.com/p/132b8f1b66a7